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Thesis of

Sylvain Mongy

Tuesday 25 November 2008
Salle du conseil, Bât M3 ext - LIFL

Modélisation et analyse du comportement des utilisateurs exploitant des données vidéo

Directeur de Thèse : Chabane Djeraba
Petko Valtchev
Co-encadrant : Rokia Missaoui
Rapporteurs :
Patrick Gros, DR INRIA, INRIA de Rennes
Philippe Joly, Maître de Conférences HDR, Université de Toulouse III Membres : Sophie Tison, Professeur, Université de Lille I

Nous proposons dans ce travail d'analyser le comportement des utilisateurs exploitant des données vidéo. Notre objectif est de contribuer à comprendre pourquoi et comment chacune des séquences vidéo est visionnée par les utilisateurs. Pour cela, nous présentons une approche qui combine usage intra-vidéo et usage inter-vidéo. Au niveau intra-vidéo, nous définissons le visionnage d?une vidéo comme unité de comportement. Au niveau inter-vidéo, nous introduisons la session (enchaînement des vidéos visionnées) comme unité de comportement.

Un comportement intra-vidéo est modélisé par un modèle de Markov construit en utilisant les différentes actions réalisées lors des visionnages que nous regroupons à l?aide d?une nouvelle méthode de regroupement (K-models). Cette méthode est dérivée de la technique des K-moyennes adaptée à l?utilisation de modèles. Nous caractérisons ainsi plusieurs comportements type qui permettent d?estimer quelle fut l'utilité ou d'une séquence vidéo lors d'une session.

Un comportement inter-vidéo est modélisé par une session. Cette session est une séquence ordonnée des visionnages des séquences vidéo. Pour regrouper ces sessions, nous proposons une technique de regroupement hiérarchique qui présente la particularité de traiter des classes représentées par plusieurs sous-séquences enrichies par les comportements intra-vidéo.

Les résultats obtenus sur des ensembles de test permettent d'identifier les comportements observés et d'en tirer des suppositions sur la pertinence des vidéos. Nous proposons également un modèle d'intégration dans un moteur de recherche permettant de détecter les erreurs d'indexation et de proposer des recherches alternatives.

Ours

UMR 8022 - Laboratoire d'Informatique Fondamentale de Lille - Copyright © 2012 Sophie TISON - Crédits & Mentions légales

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